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最新动态
ENPIRE 四模块 Agent Harness 深读：E-P-R-E 闭环如何跑通物理实验
NVIDIA ENPIRE 将 Environment、Policy Improvement、Rollout、Evolution 四模块组成物理实验闭环；8 Agent 并行通过 Git 共享策略，Codex/Claude Code/Kimi Code 均可驱动，是 Coding Agent 走出纯软件沙箱的里程碑架构。
OpenAI × Molecule.one：GPT-5.4 驱动 Maria 实验室自主优化药物反应
6 月 17 日 OpenAI 公布与 Molecule.one 合作：GPT-5.4 连接 Maria 高通量化学实验室 Agent，自主设计实验优化 Chan-Lam 偶联反应，88% 底物产率提升，人类化学家 bench 规模验证 11/14 成功。
AWS Context 自学习知识图谱：Agent 用法驱动 Ontology 演进
AWS Context 的核心设计是 Agent 每次查询与工具调用都会反哺图谱关系推断，减少人工 Ontology 维护；适合 S3/Glue/Lake Formation 已有投资的企业零搬迁扩展 Agent 上下文。
OpenCode 17.5 万 Star：开源编码 Agent 生态超越闭源工具之势
截至2026年6月，OpenCode（anomalyco/opencode）GitHub Star 超17.5万，最新 v1.17.7；build/plan 双 Agent 模式、MCP 集成与 MIT 许可推动小米 MiMo Code、add-skill 等 fork/插件生态爆发，开发者工具链向开源 Agent 收敛。
Workspace Intelligence 技术解析：Gmail 到 Chat 的「超级大脑」如何打通
Google Cloud Next 2026 发布的 Workspace Intelligence 横跨 Gmail、Docs、Sheets、Slides、Drive、Chat，提供跨产品上下文统一的 AI 能力层，是企业办公 Agent 的数据与权限底座。
谷歌第八代 TPU 架构解读：8t 训练 + 8i 推理分离，Agent 成本降 3 倍
Cloud Next 2026 发布的 TPU v8 首次将训练（TPU 8t）与推理（TPU 8i）拆分为专用芯片，性能约为上一代 3 倍，目标降低 Agent 长时运行与大规模推理的 TCO，挑战 NVIDIA GPU 在推理侧的主导地位。
Vercel eve 技术深读：Filesystem-first 与 Durable Execution 如何支撑长时 Agent
eve 采用 filesystem-first 设计：Agent 即目录（agent.ts + instructions.md），持久化执行基于开放 adapter，支持运行数小时/数天/数周；集成 Sandbox、审批流与任意 MCP，解决「Demo Agent 无法上生产」痛点。
Databricks Genie ZeroOps：内置数据平台的自治运维 Agent
Genie ZeroOps 是 Databricks 内置的后台 Agent，利用 Unity Catalog 血缘、指标/日志/事件与 Shallow Clone 沙箱，自主监控管道/作业/表/ML 模型并提议修复；解决「Coding Agent 能建不能运维」痛点。
ASR（AI Software Runtime）开源：Builder-Tester-Analyzer 收敛循环
ASR 是基于多 Agent 协作的自动化软件工程运行时，通过 Builder→Tester→Analyzer 闭环从 DESIGN.md 生成并收敛代码直至测试全过；作者以 GLM-4.7-FP8 等低成本模型验证「收敛运行时」可逼近更强模型效果。
Databricks Agent Bricks 平台化：10 万+ Agent、年处理 1 千万亿 Token
DAIS 2026 上 Databricks 将 Agent Bricks 升级为完整开发者 Agent 平台，支持任意模型/Harness、任意数据源、安全 Sandbox 与 Agent Memory；AstraZeneca、7-Eleven 等已投产。
GLM-5.2 IndexShare 架构解读：1M 上下文 Token FLOPs 降至 2.9×
GLM-5.2 采用 IndexShare 架构，在 100 万 Token 上下文下将单位 Token FLOPs 降至约 2.9×；升级 MTP 层提升投机解码效率，解决长文本 Coding Agent 训练环境扩展与性能退化问题。
Devstral 2 技术解读：256K 上下文下的 SWE-bench 72.2% 如何实现
Devstral 2 为 123B 密集 Transformer，256K 上下文，针对代码 Agent 优化；Small 2 为 24B 可消费级 GPU 本地部署。本文拆解其 SWE-bench 评测含义、与 Claude Sonnet 差距及 Vibe CLI 工具链。